关键词
多传感器航空液压系统信息融合故障诊断研究
作者: 杨光琴   来源: 北京航空航天大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 信息融合   故障诊断   PCA分析   神经网络   液压系统   信号处理  
描述: 该论文对航空液压系统进行了基于多传感器信息融合故障诊断技术的研究.在充分分析了液压能源系统和液压伺服系统故障机理的基础上,建立了多传感器液压系统故障诊断配置结构.针对液压伺服系统非线性严重的情况,设计RBF神经网络故障观测器,通过比较实际系统输出与RBF神?
航空发动机加力控制系统建模与仿真研究
作者: 赵成伟   来源: 北京航空航天大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: SIMULINK   仿真   液压控制   建模  
描述: 本课题针对某航空发动机的X型燃油调节器作了比较深入、完整的分析研究,就该调节器的元部件和系统进行了建模仿真。符合工程实用性,可以改善技术性能,降低生产成本,对其主要元部件和整个系统进行优化,以作
大型航空企业关键人才配置研究
作者: 张秀平   来源: 北京航空航天大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 优化配置   神经网络   关键人才  
描述: 过程中所起的不同作用,并结合SF企业的发展战略提出可操作的政策性建议。以上述分析所得关键人才综合素质为模型自学习的基础,运用模糊自学习神经网络(MFNNs)理论和算法,建立SF企业关键人才的动态辨识 、优化
面向航空产品失效分析的领域知识获取方法研究
作者: 刘学宁   来源: 北京航空航天大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 失效分析   文本挖掘   神经网络   知识获取   知识获取系统  
描述: ,进而辅助领域专家完成轻量级领域本体库的构建和完善;针对向量空间模型,使用文本聚类与LSI-SVD相结合的方法对文本知识进行类别分析,获取领域分类知识;针对层次逻辑结构模型,设计合理的神经网络
航空部件特性分析智能决策方法研究
作者: 王桢   来源: 北京航空航天大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 数据包络分析   专家系统   智能决策系统   网络分析法   神经网络  
描述: 实时性要求较高的生产环境中应用的不足之处,提出了将网络分析法与专家系统和神经网络相结合的智能决策系统。其中,专家系统根据决策过程中的关键因素管理模型,并在决策过程中实施模型调度;神经网络根据专家系统
航空直流起动发电机状态监控与故障诊断技术的研究
作者: 仇越   来源: 北京航空航天大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 参数估计   频谱分析   神经网络   电机   故障检测与诊断  
描述: 以及参数相结合,能更好的实现对电机的故障诊断。利用径向基函数神经网络对电机不同故障状态下的频谱特征向量径向学习,完成对故障向量与故障类型间的映射关系。代用电机实验数据表明该方法有效的实现了电机故障检测与诊断。
航空发动机故障诊断方法研究
作者: 张旭   来源: 北京航空航天大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 回归分析   故障诊断   关联度分析   状态预报  
描述: 航空发动机故障诊断技术是借助于一定的有效方式对与发动机工作状态密切相关的各种参数实施监测,根据所监测的数据对各部件工作状态的发展趋势做出有价值的判断,对发生的故障做出诊断或对将要发生的故障进行预报
航空电台自动测试系统研究
作者: 蒋国峰   来源: 北京航空航天大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 故障诊断   自动测试   航空电台  
描述: 的集成等;并对功放分机故障诊断技术做了初步探讨。“某航空电台自动测试系统”用来实现对某电台的自动和手动测试功能;根据测试对象特点,采用了基于GPIB总线的自动测试系统总体结构,对通用功能模块部分全部选用
WJ5A-I航空发动机振动故障诊断方法研究
作者: 任泽刚   来源: 北京航空航天大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   故障诊断   振动故障  
描述: 该文提出用故障诊断方法判别发动机故障,以便及时发现发动机振动故障,找出故障原因,提高发动机的可靠性.具体工作如下:1.首先对发动机临界转速进行了计算和实验研究,得到了发动机的动力学特性,为发动机振动故障的诊断打下了基础;2.对发动机易发生的故障进行机理研究和
航空编队飞行中的智能优化控制技术
作者: Ahmed   Mokhtar   Eldamarawy   来源: 北京航空航天大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 输出反馈控制   遗传算法   智能优化控制   自适应飞行控制   神经网络   编队飞行  
描述: 了一种自适应智能编队飞行控制器,其中包括:坐标变换、计算和应用于所设计的编队控制器中的智能监控技术。这种已使用的新型智能监控技术采用遗传算法和神经网络为主要技术工具。事实上,编队飞行控制器的目标是在
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